Privado
O código fica nos seus repositórios, nos computadores que você escolher. Cada Agent trabalha no próprio pod ou em uma conta separada que não alcança suas chaves SSH nem seus logins na nuvem.
Geyser para desenvolvedores
Suas ferramentas de programação, em todas as suas máquinas, trabalhando juntas
Claude Code no seu notebook, Codex na máquina de build, Antigravity em um pod na nuvem. A Geyser reúne essas máquinas e sessões em um só lugar, faz Agents de motores diferentes trabalharem como equipe e entrega a você as decisões que precisam de uma pessoa. É grátis no hardware que você já tem.
“Fico de olho na máquina de build ao longo da noite e mando uma mensagem se um teste falhar.”
Sessões de código
Acompanhe as sessões de programação em todas as suas máquinas
Instale o Geyser Host nos Macs e nas máquinas Linux em que você programa. Seus Agents encontram suas sessões do Claude Code, do Codex e do Antigravity, acompanham o andamento e mandam um aviso para sua área de trabalho ou seu celular quando uma termina ou está esperando por você.
Você pode iniciar, parar e retomar sessões do Claude Code sem ir até a máquina e conferir quanto resta de cada assinatura antes de começar algo grande.
Como os Agents acompanham o trabalhoSeu MacBook
Claude Code~/checkoutAguardando você
Claude Code~/docsEscrita
Mac do estúdio
Codex~/apiRodando testes
Máquina de build Ubuntu
Antigravity~/mobileConcluído
Codex~/infraPlanejamento
Nuvem da Geyser
GeminiRevisão · checkout-v2Revisando
Rooms
Coloque Claude, Codex e Gemini no mesmo projeto
Dê a cada Agent o mecanismo em que ele é melhor e coloque todos numa Room. Um escreve o código, outro roda os testes, outro revisa o diff, e eles passam o trabalho adiante sem você ficar copiando coisas entre janelas.
Quando sair um modelo melhor, troque o Agent para ele. Ele mantém o nome, o que sabe sobre o seu código e o seu lugar na Room.
- Claude
- Codex
- Gemini
- Mistral
- Modelos privados só seus
Mais computadores
Rode computadores extras dentro do que você já tem
Dê a um Agent um pod Linux privado no seu Mac ou na sua máquina Linux, um computador na nossa nuvem ou a própria máquina. Você pode abrir qualquer um deles remotamente, trazer uma janela de terminal para a sua área de trabalho e arrastar arquivos de um lado para o outro como se tudo fosse local.
Como o seu hardware faz o trabalho, rodar pods nos seus próprios computadores não custa nada, e observar as telas deles é grátis. Se você prefere um shell, um plano pago permite aprovar o SSH no computador de um Agent e se conectar com as chaves que você já usa.
Veja como funcionam os computadoresGuia do cliente launch-notes.pdf
$ npm test 214 passing $ ▍
invoice-0923.pdflaunch-notes.pdfphotos.zip
Você decide
Agents trabalham só onde você deixa
- Escolha as pastas em que um Agent pode trabalhar. O resto da máquina fica fora do alcance.
- Decida se um Agent só pode observar uma sessão ou também conduzi-la. Observar não inclui digitar.
- Escolha quais ações precisam da sua aprovação, como um merge ou um deploy, e o Agent espera por ela.
Permitir trabalho de código?Otis · Codex na máquina de build
O Otis está pedindo para trabalhar nestas duas pastas e não vai tocar em nada fora delas.
- ~/api
- ~/infra
O que prometemos
Seu código e suas contas continuam sob o seu controle
Usar IA para programar não deveria significar enviar seu código-fonte a mais um serviço nem pagar duas vezes pelo mesmo modelo.
Para você guardar
Os Agents usam as contas de IA que você conecta e trabalham nos seus repositórios. O que aprendem fica em um espaço de dados que você escolhe.
Você está no comando
Você vê no que cada Agent está trabalhando, e um clique o interrompe.
Preço justo
Use as assinaturas que você já tem ou rode modelos abertos no seu próprio hardware, sem custo por token.
Seus próprios modelos
Crie apps sobre um modelo que você treinou
Ensine um modelo com os seus próprios exemplos e depois chame-o do seu app com o SDK da OpenAI ou da Anthropic que você já usa. O modelo fica no seu próprio computador e não custa nada para rodar. Os pedidos chegam a ele pela Geyser, então seu app funciona de qualquer lugar sem abrir uma porta na sua rede doméstica.
- 1Ensine
Escolha “Ensinar um novo modelo” na Geyser e dê seus exemplos. Ele treina no seu Mac ou na nuvem, passa por testes e depois roda no seu computador pelo Geyser Host.
- 2Abra no seu projeto
Deixe um dos seus projetos de desenvolvimento usar o modelo. Qualquer chave desse projeto com o escopo
models:inferpoderá então chamá-lo. - 3Chame-o com o SDK da OpenAI
No seu servidor, aponte o SDK para a URL da API da Geyser e passe o ID privado do modelo. O SDK da Anthropic também funciona, em
/api/v1/anthropic.
Python · SDK da OpenAI
import os
from openai import OpenAI
# GEYSER_API_URL is the API URL shown when you create the key.
client = OpenAI(
base_url=os.environ["GEYSER_API_URL"] + "/api/v1/openai",
api_key=os.environ["GEYSER_API_KEY"],
)
reply = client.chat.completions.create(
model="private/pmd_…",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this ticket"}],
)Crie com a Geyser
Coloque Agents nos seus próprios apps
Com o SDK e a CLI da Geyser, seu software pode dar um trabalho a um Agent, acompanhar o andamento, pedir a uma pessoa que aprove uma etapa e receber um resultado utilizável. Os dois são de código aberto, sob a licença MIT, e publicados no PyPI.
Comece agora
Experimente nas máquinas em que você programa
Instale o Geyser Host onde você programa e deixe seus Agents acompanharem suas sessões.